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Enregistrement W4292560006 · doi:10.1111/josh.13243

Student and School Characteristics Associated With <scp>COVID</scp>‐19‐Related Learning Decline Among Middle and High School Students in K‐12 Schools*

2022· article· en· W4292560006 sur OpenAlexfundno aff
Holly H. Fisher, Georgianne Tiu Hawkins, Marci Hertz, Sarah Sliwa, Vladislav Beresovsky

Notice bibliographique

RevueJournal of School Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionBCCDC Foundation for Public Health
Mots-clésOddsAnxietyOdds ratioMedicineLogistic regressionPsychologyMedical educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: COVID-19-disrupted schools, including shifts to virtual learning which may have impacted academic progress. This study assessed characteristics associated with changes in academic grades (before and during the pandemic) for different learning modalities for US students ages 13-19. METHODS: Students (N = 2152) completed a web survey on school-related experiences during the 2020-2021 school year. County social vulnerability and SARS-CoV-2 transmission data were merged with survey data. Multivariable logistic regression analysis for grade change was conducted with student and school characteristics for each learning modality, controlling for community characteristics. RESULTS: Greater proportions of remote/virtual (34.4%) and hybrid (30.1%) learning students reported grade decline compared to in-person students (19.9%). Among in-person students, odds of reporting same/improved grades were 65% lower among non-Hispanic black students and 66% lower among non-Hispanic students from other races, compared to non-Hispanic white students. Among hybrid students, odds of reporting same/improved grades for students reporting anxiety were 47% lower than students without anxiety, and odds of reporting same/improved grades among students reporting substance use were 40% lower than students not reporting substance use. Among remote/virtual students, odds of reporting same/improved grades among students with depression were 62% lower than odds of students not reporting depression symptoms. Remote/virtual students who received school-provided educational services also had 1.55 times the odds of reporting same/improved grades, compared to remote/virtual students not receiving these services. CONCLUSIONS: Academic grades were negatively impacted during COVID-19 and learning mode may have contributed. Understanding these impacts is critical to student health and academic achievement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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